import pandas as pd

# إنشاء قاموس بالأعمدة
data = {
  "Name": ["Emma", "Gireeja", "Sophia"],
  "Age": [15, 28, 22],
  "City": ["Dubai", "London", "San Jose"]
}

# إنشاء إطار بيانات من القاموس
df = pd.DataFrame(data)

# عرض إطار البيانات
df

تأخذ الدالّة pd.DataFrame() قاموسًا وتحوّله إلى إطار بيانات. ستكون مفاتيح القاموس هي تسميات الأعمدة، وتُخزَّن القيم في الأعمدة المعنية.

import pandas as pd

# إنشاء قائمة بالصفوف
data = [
  ["Emma", 15, "Dubai"],
  ["Gireeja", 28, "London"],
  ["Sophia", 22, "San Jose"]
]

# تعريف تسميات الأعمدة
columns = ["Name", "Age", "City"]

# إنشاء إطار بيانات من قائمة باستخدام تسميات الأعمدة
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# عرض إطار البيانات
df

تأخذ الدالّة pd.DataFrame() قائمة تحتوي على السجلات في صفوف مختلفة من إطار البيانات، بالإضافة إلى قائمة بتسميات الأعمدة، وتُنشئ إطار بيانات بالصفوف وتسميات الأعمدة المعطاة.

import numpy as np
import pandas as pd

# إنشاء مصفوفة NumPy
data = np.array([
  [1, 0, 0],
  [0, 1, 0],
  [2, 3, 4]
])

# تعريف تسميات الأعمدة
columns = ["A", "B", "C"]

# إنشاء إطار بيانات من مصفوفة NumPy
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# عرض إطار البيانات
df

تُمرَّر مصفوفة NumPy، بالإضافة إلى تسميات الأعمدة، إلى الدالّة pd.DataFrame() لإنشاء كائن إطار بيانات.

import pandas as pd

# قراءة ملف CSV إلى إطار بيانات
df = pd.read_csv("data.csv")

# عرض إطار البيانات
df

تقرأ الدالّة pd.read_csv() ملف CSV إلى إطار بيانات وتُنظّم المحتوى بتنسيق جدولي.

import pandas as pd

# قراءة ملف Excel إلى إطار بيانات
df = pd.read_excel("data.xlsx")

# عرض إطار البيانات
df

تقرأ الدالّة pd.read_excel() ملف Excel إلى إطار بيانات وتُنظّم المحتوى بتنسيق جدولي.

head(n)

تُرجع أول n صفوف. إذا لم تُمرَّر قيمة، تظهر أول 5 صفوف افتراضيًا.

df.head(4)

tail(n)

تُرجع آخر n صفوف. إذا لم تُمرَّر قيمة، تظهر آخر 5 صفوف افتراضيًا.

df.tail(3)

info()

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 6 entries, 0 to 5
Data columns (total 4 columns):
 #    Column        Non-Null Count    Dtype
---   ------        --------------    -----
 0    Season        6 non-null        object
 1    Month         6 non-null        object
 2    Month-day     6 non-null        int64
 3    Year          6 non-null        int64
dtypes: int64(2), object(2)
memory usage: 320.0+ bytes

describe()

df.describe()

value_counts()

df.value_counts \('Season')

Season
Fall  2
Summer  2
Winter  2
dtype: int64

unique()

df['Season'] \.unique()

​​['Summer' 'Fall' 'Winter']